base_model: motheecreator/vit-Facial-Expression-Recognition tags:

• generated_from_trainer datasets:
• imagefolder metrics:
• accuracy model-index:
• name: vit-Facial-Expression-Recognition results:
  • task: name: 图像分类 type: image-classification dataset: name: imagefolder type: imagefolder config: default split: None args: default metrics:
    • name: 准确率 type: accuracy value: 0.9176650877681806

vit-面部表情识别模型

该模型是基于motheecreator/vit-Facial-Expression-Recognition在imagefolder数据集上微调的版本。在评估集上取得了以下结果：

• 损失值: 0.2631
• 准确率: 0.9177

模型描述

需要补充更多信息

使用场景与限制

需要补充更多信息

训练与评估数据

需要补充更多信息

训练流程

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率: 3e-05
• 训练批次大小: 32
• 评估批次大小: 32
• 随机种子: 42
• 梯度累积步数: 8
• 总训练批次大小: 256
• 优化器: Adam（beta1=0.9，beta2=0.999，epsilon=1e-08）
• 学习率调度器类型: 余弦退火
• 学习率预热步数: 1000
• 训练轮次: 3

训练结果

框架版本

• Transformers 4.41.2
• Pytorch 2.3.0+cu121
• Datasets 2.20.0
• Tokenizers 0.19.1